融合颜色和梯度方向直方图的粒子滤波跟踪算法

针对基于单一颜色特征的粒子滤波跟踪算法在复杂环境下会导致跟踪失败的问题,提出了一种融合颜色直方图和梯度方向直方图,形成一种新的综合直方图特征的粒子滤波跟踪算法.颜色直方图是对目标在彩色图像中的全局描述,而梯度方向直方图包含了一定的结构信息,两者可以互为补充.实验结果表明,采用综合直方图特征能够在背景颜色干扰导致目标颜色特征鉴别能力丧失的情况下,仍能稳定可靠地跟踪目标,提高了跟踪精度,具有较强的鲁棒性.     

一种基于Camshift聚类的粒子滤波人脸跟踪算法

针对Camshift算法无法处理相似背景颜色干扰、背景复杂和传统粒子滤波人脸跟踪算法中的粒子退化、计算量大等问题,提出了一种基于Camshift聚类的粒子滤波人脸跟踪算法.在粒子滤波框架下,将Camshift算法中的聚类方法引入人脸状态估计中,使每个粒子沿着梯度最大方向迭代至局部密度最大值区域,让所有粒子移动到与人脸颜色相似的区域.实验结果表明:该算法用较少的粒子实现了人脸曲线无规则运动的跟踪,在光照和遮挡问题上有较好的鲁棒性.该算法性能明显优于传统的粒子滤波人脸跟踪算法,用于实现人脸跟踪具有很好的实时性、鲁棒性和有效性.     

基于张量梯度直方图的Mean Shift跟踪算法

使用基于颜色直方图的Mean Shift跟踪算法,当目标在相似颜色背景、光照变化的情况下,视频跟踪性能迅速下降.文章提出了一种基于张量梯度直方图的Mean Shift跟踪算法,该算法使用张量梯度将RGB三维空间融合为一维空间,在有效地保护原向量方向性的前提下降低了维数.实验结果表明,基于张量梯度直方图的Mean Shift跟踪算法耗时少,对光照变化不敏感,且对颜色变化依赖程度低,适合背景混淆和光照变化场合下跟踪.     

基于粒子滤波的移动物体视觉跟踪方法

基于颜色特征的粒子滤波算法已成为移动物体跟踪的热点.提出一种基于加权颜色直方图的粒子滤波跟踪算法,利用Bhattacharyya距离来描述粒子与目标区域颜色模型的相似性.实验结果表明:该方法具有较好的实时性与鲁棒性,可应用在视频监控、小车寻迹等场合.     

基于空间颜色模型的目标跟踪方法

为了克服颜色直方图对目标定位不准确的问题,提出了基于空间颜色模型和粒子滤波的目标跟踪方法。结合目标区域的颜色和空间信息,采用空间颜色直方图对目标建模,通过计算候选目标和参考目标空间颜色直方图的Bhattacharyya距离,建立基于空间颜色模型的观测似然函数。实验表明,与基于颜色直方图的跟踪算法相比,新算法提高了跟踪的准确性和鲁棒性。     

自适应特征融合的核相关滤波目标跟踪算法研究

在核相关滤波目标跟踪算法中,为了克服采用单一特征导致的特征表达不足,以及采用线性插值模型更新策略造成模型漂移的问题,提出了一种自适应特征融合和模型更新的核相关滤波目标跟踪算法. 首先使用主成分分析法对方向梯度直方图特征和颜色名特征进行降维,以提高算法的运行速度; 其次计算两种特征的响应图,用所得响应图的峰值与平均峰值相关能量值的乘积来计算响应图权重,实现响应图的加权融合,从而获得目标位置; 最后根据两帧间颜色名特征的相似度调整模型更新速率. 在OTB-50数据集上的实验结果分析表明,该算法跟踪性能优于其他算法,能够提高处理速度.     

基于改进Camshift的人脸跟踪算法

研究了一种基于改进Camshift的人脸跟踪算法.该算法采用分块加权的直方图匹配方法增强人脸的辨识度,通过人脸形态约束筛选不合理的人脸形态变化,并结合Kalman滤波器预测修正跟踪人脸位置.实验表明,改进后的算法比经典Camshift算法有更强的抗肤色干扰能力和跟踪准确性.     

核粒子滤波目标跟踪算法

针对粒子滤波的退化问题以及使用单一特征跟踪鲁棒性不高的缺点,提出了一种基于多特征融合的核粒子滤波目标跟踪方法.首先在核粒子滤波中提出新的权值更新方法,然后将颜色和纹理特征在核粒子滤波方法框架下进行融合实现鲁棒跟踪.对颜色和纹理特征的计算分别采用空间直方图和积分直方图的计算方法,这2种计算方法有效地克服了2种特征自身存在的缺点.该算法提高了采样效率,解决了粒子滤波的计算量大和粒子退化问题.最后应用本文算法在复杂背景和严重遮挡等情况下的目标序列上进行了测试,实验表明该算法不仅能准确地跟踪目标,而且能很好地处理目标遮挡等问题.     

基于HOG和特征描述子的人脸检测与跟踪

在人脸检测和跟踪过程中,真实场景的光照变化和随机噪声会降低检测准确率,而多张人脸的存在和人脸的姿态变化会影响单个目标的跟踪。针对这些问题,提出了一种基于HOG和特征描述子的人脸检测与跟踪方法。在人脸检测过程中,利用方向梯度直方图(HOG)特征来检测视频帧中的人脸,提高了检测的准确度;在人脸跟踪过程中,采用了一种结合特征描述子的跟踪校正策略,利用基于欧氏距离的方法进行人脸相似度对比,并以此更新跟踪结果,降低了多人脸因素的干扰。实验结果表明:笔者算法的人脸检测与跟踪准确率较高,鲁棒性较好。     

改进的梯度与肤色融合均值移动粒子滤波人脸跟踪

针对单一肤色特征的跟踪算法鲁棒性不高的问题,提出一种多特征融合的均值移动粒子滤波(MSPF)跟踪算法.该算法用肤色特征与梯度特征表示候选目标,通过粒子滤波与均值移动算法进行特征融合.实验结果表明,该算法能够较好地提高跟踪效率,并对光照、人脸遮挡和人脸旋转等有一定的适应性.     

基于SIFT特征和颜色融合的图像检索方法

根据图像检索方法中颜色直方图存在的问题,提出了一种改进的基于分块和主颜色的颜色直方图提取算法;根据SIFT特征存在的问题,提出了一种改进的基于harris角点的SIFT特征提取算法。最后运用两种改进算法提出了一种融合颜色直方图和SIFT特征的图像检索算法。实验结果表明,本算法在功能及性能上优于其他算法,并具很好的鲁棒性。     

基于加权颜色直方图和颜色对的图像检索系统

提出了基于加权颜色直方图的图像检索算法以及基于颤色对的图像检索算法，该算法分别利用图像的加权颜色直方图和颜色对作为图像特征，通过图像的相似性计算实现图像匹配．用Visual C^ 实现了基于加权颜色直方图和颜色对的图像检索系统，阐述了该系统的组成结构．同时给出图像检索实例．并对该系统的检索效果和性能进行了详细分析．实验结果表明该系统具有较好的检索效果和性能．     

基于改进模糊聚类分析的医学脑部MRI图像分割

结合MRI图像的直方图统计信息,提出了一种改进的快速FCM(HF-KFCM)算法。算法首先利用多尺度窗口遍历的方法找到直方图的峰值点,然后将其作为模糊聚类的初始化中心,并使用基于统计信息的快速聚类方法进行遍历,以减少每次迭代的运算量。仿真结果表明,该算法相比于标准FCM算法和其他改进算法,在聚类有效性和模糊性上的分割效果显著提高。     

基于改进的二维Otsu法及PSO的火灾图像分割

针对传统的二维灰度直方图区域划分误差大和运算速度慢等问题,提出一种基于二维直方图和粒子群优化的阈值分割算法,即改进的二维最大类间方差法的粒子群优化算法.利用该算法在二维灰度空间上自适应搜索最优阈值,根据最优阈值对图像进行分割.选取森林火灾火焰图像,对其进行图像分割仿真实验.实验结果表明,该算法的分割效果较好,具有很好的抗噪性能,可有效提高运算速度,且实时性较好.     

基于多特征在线模板更新的鲁棒目标跟踪算法

在Mean-shift算法框架下提出一种基于多特征在线模板更新策略的鲁棒目标跟踪算法．首先,针对目标与背景色彩相似引发的跟踪漂移现象,提取照度不变性色彩特征与旋转不变性LBP纹理特征提取算法,并通过引入BWH算法实现多特征融合;其次,在传统的Mean-shift算法收敛条件上增加了直方图相似度校验,以避免陷入局部最优解．此外,还提出了基于直方图差异空间分布图的遮挡现象检测算法,从而提升了模板在线更新算法的准确性．实验结果表明,本文方法对于复杂动态场景、遮挡现象以及目标自身形变具有较强的鲁棒性和较高的准确性．     

彩色图像分割在视频跟踪系统中的应用研究

在视频跟踪系统中,图像分割是进行跟踪的前期处理。只有在视频序列图像中有效的分割出运动目标,才能实现后续对目标的准确跟踪。提出一种混合算法,将一种基于灰度直方图的阈值化分割算法应用到了HSI颜色空间上,利用H进行阈值化,在阈值化之前,先根据R、G、B值对像素进行了筛选;文章应用董立菊等人提出的-种基于RGB空间的K均值聚类算法、一种基于灰度直方图的阈值化算法和混合算法,以目标颜色为特征,对彩色图像进行了分割;针对特定的视频跟踪系统,对各结果进行了比较,得出了结论,找出了较优算法——混合算法效果较理想,能够较有效的分割目标,为后续跟踪工作做好了前期处理工作。     

基于相关聚合直方图的CBIR

在颜色直方图的基础上,结合图像的颜色、形状和纹理特征,提出了一种基于相关聚合直方图的图像检索算法．该算法通过集合聚合度的概念,在图像的颜色统计信息中融人了多粒度的空间聚合信息,具有对图像平移、旋转与尺度变化不敏感及检索性能受数据库大小变化影响较少等特点．为了验证算法的有效性,对该算法进行了性能比较实验．实验数据表明,该算法具有较好的检索性能．     

基于缩放因子的人脸直方图特征距离度量方法

奇异特征区域在人脸直方图匹配过程具有更高的可分辨性。基于此,在人脸直方图特征匹配算法的基础上提出一种基于缩放因子的人脸直方图特征距离度量方法。该方法通过缩小直方图距离较近区域的距离、放大直方图距离较远区域的距离,并在匹配中突出高可分辨性区域,以获得更高的识别精度。实验表明该方法可以显著提高各种局部特征提取方法和直方图距离度量算法在人脸识别中的精度。     

多特征融合匹配的霍夫森林多目标跟踪

针对目标遮挡、形变等复杂环境中多目标跟踪准确性低的问题,提出了一种多特征融合匹配的霍夫森林多目标跟踪算法．首先,该算法根据目标检测响应进行初步关联,在线选取正负样本,通过融合颜色直方图、方向梯度直方图特征以及光流信息构建目标的特征模型;然后利用霍夫森林学习,形成可靠的长轨迹;最后采用多特征融合的轨迹匹配算法,引入颜色直方图的相似性度量和基于Gabor滤波器的特征点匹配两种方式,形成加权融合的概率矩阵,将长轨迹逐级关联为目标的完整轨迹．实验表明,该算法在多个复杂环境的视频序列中,可以有效解决目标形变、相互遮挡等问题,能实现多目标的鲁棒性跟踪．     

基于局部纹理特征的合成孔径雷达变体目标自动识别算法

提出了一种针对变体的识别算法,利用变体与原目标局部纹理之间的相似性进行识别。首先,提出了一种基于清晰边缘的合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像配准算法;然后使用结合伽柏(Gabor)变换,局部二值模式(Local binary pattern,LBP)和空间区域直方图的纹理特征来描述SAR图像;最后用基于大特征的直方图序列的匹配做识别。基于MSTAR S2的试验结果证明了本算法的有效性。